Исследование и разработка адаптивных методов и устройства цифрового сжатия и восстановления спектра телевизионных изображений

• Автор: Черноглазов, Александр Геннадьевич
• Шифр специальности: 05.12.04
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2004
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 250 с. : ил.

ГЛАВА 1. АНАЛИЗ ХАРАКТЕРИСТИК ПЕРЕДАЧИ ЭЛЕМЕНТОВ СТРУКТУРЫ СИГНАЛОВ ТЕЛЕВИЗИОННЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ В ЦИФРОВЫХ СИСТЕМАХ ТЕЛЕВИДЕНИЯ С ВНУТРИКАДРОВЫМ СЖАТИЕМ
1.1. Основные качественные характеристики и параметры структуры телевизионных ИЗОБРАЖЕНИЙ
1.2. Преобразования тонкой структуры изображений в цифровых системах ТЕЛЕВИДЕНИЯ С ВНУТРИКАДРОВЫМ СЖАТИЕМ
1.3. Анализ искажений низкочастотных составляющих телевизионных изображений при внутрикадровом сжатии
1.4. Основные направления увеличения качественных показателей телевизионных
ИЗОБРАЖЕНИЙ ПРИ СЖАТИИ В ПРОСТРАНСТВЕ КАДРА
1.5. Выводы:
ГЛАВА 2. АНАЛИЗ ХАРАКТЕРИСТИК ПРЕОБРАЗОВАНИЯ СИГНАЛОВ ИЗОБРАЖЕНИЯ ПРИ СЖАТИИ ПО СТАНДАРТУ JPEG
2.1. Разработка принципов анализа характеристик спектра блоков дискретизации изображения с четным (нечетным) числом отсчетов в горизонтальном и вертикальном направлении в пространстве растра
2.1.1. Анапа характеристик спектра ортогональных структур каазипериодической дискретизации в системах телевидения
2.1.2. Принципы построения и анализа характеристик спектра структур каазипериодической неравномерной дискретизагіии телевизионных изображений
2.2. Анализ характеристик спектра типовых для сжатия по стандарту JPEG ФРАГМЕНТОВ ТЕЛЕВИЗИОННЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ
2.2.1. Обзор блоков изображения с типичным распределением пространственной структуры
2.2.2. Разработка метода аиазиза пространственного спектра изображения для систем с использованием блочного стробироваиия при сжатии
2.2.3. Разработка метода анализа пространственного спектра в пределах блока с четным числом элементов на основе применения многократной свертки
2.2.4. Исследование характеристик спектра блока изображения, содержащего пространственную структуру типа "точка"
2.2.5. Преобразования спектра постоянной составляющей блока изображения при наличии яркостного перепада (границы) в блоке
2.2.6. Исследование преобразования спектра постоянной составляющей блока изображения при наличии в блоке структурной составляющей “контур”
2.3. Разработка операций алгоритма сжатия, обеспечивающего увеличение эффективности внутрикадрового сжатия по стандарту JPEG
2.4. Выводы
ГЛАВА 3. РАЗРАБОТКА МЕТОДА СЖАТИЯ ОБЕСПЕЧИВАЮ-ЩЕГО УЧЕТ АНИЗОТРОПИИ ПРОСТРАНСТВЕННОГО СПЕКТРА ЭЛЕМЕНТОВ СТРУКТУРЫ ТЕКУЩЕГО ТЕЛЕВИЗИОННОГО ИЗОБРАЖЕНИЯ
3.1. Определение критериев выделения яркостного перепада в локализованном фрагменте изображения
3.2. Разработка алгоритма сжатия элементов структуры с изотропной функцией пространственного спектра в пределах стробирующего блока
3.3. Определение критериев селекции структуры изображения по характеру ее распределения в пределах блока и в смежных областях изображения

3.4. Разработка алгоритма сжатия элементов структуры изображения с существенной
АНИЗОТРОПИЕЙ ФУНКЦИИ ПРОСТРАНСТВЕННОГО СПЕКТРА В ПРЕДЕЛАХ СТРОБИРУЮЩЕГО БЛОКА.

3.5. Разработка принципов сжатия тонкой структуры телевизионных изображений
3.6. Выводы
ГЛАВА 4. РАЗРАБОТКА УСТРОЙСТВА СЖАТИЯ И РЕСТАВРА-ЦИИ ПРОСТРАНСТВЕННЫХ СТРУКТУРНЫХ СОСТАВЛЯЮЩИХ ИЗОБРАЖЕНИЯ
4.1. Разработка устройства селекции и сжатия структурных составляющих изображения
4.2. Разработка метода реставрации декодированного изображения с использованием
ДАННЫХ, ПОЛУЧЕННЫХ В РЕЗУЛЬТАТЕ РАЗДЕЛЬНОГО КОДИРОВАНИЯ СОСТАВЛЯЮЩИХ ИЗОБРАЖЕНИЯ
4.2.1. Разработка операций реставрации фоновой составляющей изображения па
• приемной стороне канала связи
4.2.2 Разработка операций реставрации протяженных границ раздела фоновых
составляющих изображения
4.2.3. Разработка операций реставрации тонкой структуры изображения
4.3. Выводы
ГЛАВА 5. РЕЗУЛЬТАТЫ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНОГО ИССЛЕДОВАНИЯ РАЗРАБОТАННОГО МЕТОДА СЖАТИЯ ИЗОБРАЖЕНИЯ
5.1. Выбор исходных изображений
5.2. Промежуточные результаты работы алгоритма кодирования
5.3. Объективные оценки качества декодированного изображения при использовании
РАЗРАБОТАННОГО МЕТОДА. СРАВНЕНИЕ ПОЛУЧЕННЫХ РЕЗУЛЬТАТОВ С СУЩЕСТВУЮЩИМИ
аналогами
5.3.2. Объективная оценка качества передачи низкочастотных и высокочастотных составляющих изображения
5.3.3. Сравнение объективных показателей качества с алгорипиюм JPEG
5.4. Субъективные оценки качества декодированных изображений при использовании метода селективной идентификации с раздельным кодированием структурных СОСТАВЛЯЮЩИХ ИЗОБРАЖЕНИЙ
# 5.5. Выводы
5.6. Перспективы развития
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
ПРИЛОЖЕНИЕ. ИСХОДНЫЙ КОД ПРОГРАММНОЙ РЕАЛИЗАЦИИ УСТРОЙСТВА СЖАТИЯ И РЕСТАВРАЦИИ ПРОСТРАНСТВЕННЫХ СТРУКТУРНЫХ СОСТАВЛЯЮЩИХ ИЗОБРАЖЕНИЯ

Актуальность работы.
Анализ телекоммуникационного рынка показывает, что спрос на услуги передачи и взаимообмена визуальной информацией неуклонно растет. Это дает все основания полагать, что передача визуальной информации в системах связи следующего столетия займет одно из центральных мест.
Подтверждением этому являются динамично развивающиеся системы мобильной связи третьего поколения (3G), системы VoD (Video on Demand), сеть Internet, которые все больше ориентируются на предоставление услуг взаимообмена визуальной информацией.
Наибольшее распространение из всех направлений развития систем сжатия получили методы и устройства на основе компактного дискретного косинусного преобразования (КДКП). Однако кодирование на основе КДКП с последующим отсечением коэффициентов вносит ряд искажений в структуру изображения. Так, например, в пространственной области изображения наблюдаются искажения тонких протяженных структур, а именно падение яркости исходной структуры, что приводит к уменьшению ее контрастности по отношению к яркости фона блока, изменение геометрии объектов, сопоставимых по размеру с размером блока, изменение средней яркости блока за счет нарушения взаимной компенсации амплитуд гармоник в спектре блока.
Улучшение субъективного качества может быть достигнуто только при существенном снижении степени сжатия, что несомненно снижает эффективность и ограничивает область применения данных алгоритмов.
Проведенные эксперименты показали, что в наибольшей степени искажениям подвергается тонкая пространственная структура (элементы) изображения. К такого рода элементам можно отнести точечные объекты, протяженные контура и границы объектов изображения. Также, вследствие того, что при КДКП используется ограниченный фрагмент изображения и степень внесенных искажений в каждом отдельном фрагменте оказывается различной, на результирующем изображении возникает заметная блочная структура, которая также негативно сказывается на субъективной оценке общего качества изображения.
Перспективной представляется разработка такого алгоритма кодирования
быть достигнуто только при существенном снижении степени сжатия, что несомненно снижает эффективность и ограничивает область применения данных алгоритмов.
7. Перспективным представляется разработка такого алгоритма кодирования изображений, который позволил бы независимую обработку в пространстве кадра различных структурных составляющих изображения, таких, как фоновая составляющая, границы и контура, текстура изображения. Раздельное кодирование структурных элементов позволит независимо выбирать степень сжатия для каждого вида составляющих структуры изображения. При этом можно достигнуть максимальных степеней сжатия на менее информативных для наблюдателя участках изображения и повысить качество тех участков, на которых концентрируется большая часть внимания при визуальном контроле.